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IFT615 – Intelligence artificielle Planification temporelle Éric Beaudry Étudiant au doctorat en informatique Laboratoire.

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1 IFT615 – Intelligence artificielle Planification temporelle Éric Beaudry Étudiant au doctorat en informatique Laboratoire Planiart

2 Sujets Planification temporelle Planification avec actions simultanées

3 Planification classique Chaque action a une durée implicite (unitaire). Un plan est une séquence dactions. Recherche A*. «Planification heuristique» = planification basée sur une recherche avec une heuristique indépendante du domaine.

4 Plans séquentiels Pos=p1 Pos=p3 Pos=p2 Pos=p7 Déplacer(p1,p2) Livrer(m1,p5) Déplacer(p1,p2) … … … Pos=p3 Pos=p5 Déplacer(p3,p5) Prendre(m1,p3) Mission Livrer message m1 de p3 à p5 État initial Position = p1 Plan 1.SeDéplacer(p1, p3) 2.PrendreMsg(m1, p3) 3.SeDéplacer(p3, p5) 4.Livrer(m1, p5) p1 p2 p3 p4 p5 p6 p7 p8 p9 p10 p11

5 PLANIFICATION DE MISSIONS POUR ROBOTS SUR MARS Exemple dune application nécessitant des actions temporelles (concurrente) 5 Image Source :

6 Transport Problem 6 r1r1 r2r2 r3r3 r4r4 r5r5 r6r6 r1r1 r2r2 r3r3 r4r4 r5r5 r6r6 Initial State Goal State robot

7 Classical Planning (A*) 7 Goto(r5,r1) Goto(r5,r2) … Take(…) Goto(…) … … ……… ……

8 Modification pour planification temporelle Préconditions Conditions – at start – at end – over all Létat a un temps. Les actions une une durée.

9 Classical Planning 9 Time=0 Temporal Planning : add current-time to states Goto(r5, r1) Goto(r1, r5) Time=60 Goto(r5, r1) Time=120 Goto(r1, r5) …

10 Planification temporelle par recherche à chainage avant Augmentation de lespace détats – Chaque état contient une file dévénements (agenda) qui mémorise les effets futurs («delayed effects»). – Un état : Estampille temporelle Contenu de létat (faits) Une file dévénements futurs

11 Concurrent Mars Rover Problem 11 InitializeSensor()Goto(a, b)AcquireData(p) Conditions Effets Conditions Effets Conditions Effets at begin: robotat(a) over all: link(a, b) at begin: not at(a) at end: at(b) atbegin: not initialized() at end: initialized() over all: at(p) initialized() at end: not initialized() hasdata(p)

12 Exemple de problème 12 r1r1 r2r2 r3r3 r4r4 r5r5 r6r6 Initial State robot r1r1 r2r2 r3r3 r4r4 r5r5 r6r6 Goal State Picture r2. robot has Camera (Sensor) is not initialized.

13 13 Action Concurrency Planning Time=0 Position=r5 Time=0 120: Position=r2 Goto(r5,r2) Goto(c1, r3) … Time=0 150: Position=r3 Time=0 90: Initialized=True Position=r5 InitCamera() Time=0 90: Initialized=True 120: Position=r2 InitCamera() … … Goto(c1, p1) … Time=90 Position=r5 Initialized=True $AdvTemps$ État initial Position=undefined

14 14 (Suite) Time=0 120: Position=r2 Goto(r5, r2) Time=0 90: Initialized=True 120: Position=r2 InitCamera() … Time=0 Position=r5 Initialized=False Time=90 120:+ Position=r2 Position=undefined Initialized=True $AdvTemps$ Time=120 Position=r2 Initialized=True $AdvTemps$ Initial State Time=120 Position=r2 130: HasPicture(r2)=True 130: Initialized=False [120,130] Position=r2 TakePicture() Time=130 Position=r2 Initialized=False HasPicture(r2) $AdvTemps$ Position=undefined Initialized=False Position=undefined Initialized=False

15 15 Extracted Solution Plan Goto(r5, r2) InitializeCamera() TakePicture(r2) Time (s)


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